学习者什么是邮箱地址

目次1概要11.
1范围11.
2目的12引用23定义及缩写24概念模型44.
1学习者信息与PAPI学习者信息44.
2信息类型与数据信息库54.
3学习者数据集54.
4粒度水平的相互关系65信息数据类型65.
1基本数据类型65.
2个人信息数据类型85.
3学业信息数据类型105.
4管理信息数据类型105.
5关系信息数据类型135.
6安全信息数据类型135.
7偏好信息数据类型145.
8绩效信息数据类型155.
9作品集信息数据类型185.
10结构类型19DLTS-11学习者模型规范概要DLTS-11学习者模型规范是一个关于PAPI(publicandprivateinformation公用和私用信息)学习者信息的数据交换规范.
促进数据交换的途径有以下三种:(1)通过外部规范,例如:PAPI学习者编码绑定(Binding);(2)通过控制传输机制,例如:PAPI学习者API(applicationprogrameinterface应用编程接口)绑定;(3)通过数据和控制传输机制,例如:PAPI学习者协议绑定.
学习者模型规范的特点在于对PAPI学习者信息的逻辑划分:(1)个人信息;(2)学业信息;(3)管理信息;(4)关系信息;(5)安全信息;(6)偏好信息;(7)绩效信息;(8)作品集信息.

PAPI可以对不同安全级别的信息进行隔离管理.
本规范可以与其他系统、协议、格式和技术集成.
范围本规范指定"学习者模型"的语法和语义,把学习者(学生或者知识工作者)和他的知识能力刻画出来.
本规范包括学习过程记录、技巧、能力、学习模式等元素.
本规范允许这些元素用多种粒度水平表达,由粗略的摘要到最细致的元素.

最初,本规范是为学习技术应用系统而发展的,也很容易被应用到与人的信息有关的其它系统,比如医学和经济上的应用系统.
以下内容超出本规范的范围:特定扩展.
本规范没有指定所有关于学习者的信息.
PAPI学习者个人信息仅是"个人信息"的一个有限子集.
应用系统可能对本规范给予的数据进行扩展,但这些系统可能因此由"严格一致实现"变成"一致实现".

本规范支持数据扩展机制,可以被用户、组织、供应商、机构或其它行业使用;粒度.
本规范没有指定信息的粒度大小.
例如:在学习技术应用系统中,PAPI学习者记录可以有如下范围的粒度:从专业认证到学期总成绩,从课程学分到每分钟的学习进度.
本规范可以用在大范围的数据记录应用系统中;信息库(repository)设计.
本规范没有指定信息库的实现和管理,但支持信息库的多种设计和实现.
例如:所有PAPI学习者信息可以实现成一个组合的信息库或者多个分离的信息库.
信息库的具体设计及其逻辑子域的划分,都超出本规范的范围;特定的安全技术.
本规范支持不同种类的安全架构、方法和技术的协作,从而使广泛的安全策略得以实现.
然而,本规范没有特定的安全技术(例如:128位加密).
目的本规范的目的是:使任何年龄、背景、地区的学习者能够基于本规范创造和建立一个个人学习者模型,以便能使用他们在教育、教学经验和工作经历方面的信息;使课件开发者能够开发出更多高效率的个性化的教材;为教育研究者提供规范化的数据;为其他教育规范的发展以及以学生为中心的学习系统提供一个工作基础;为教育系统设计者提供一个系统的指导.
引用本规范主要引用IEEE1484.
2"PAPILearnerModel"定义及缩写术语名称英文对照解释绑定Binding从一个框架或规范到另一个框架或规范的应用或映射.
编码Coding在信息交换中,信息的规范化或结构化的表示.
在某一结构中表示信息的过程.
把信息用比特和字节的格式加以表示.
访问Access"访问"某个特性是指一个应用试图去读写与该特性相关的数据的过程.
PAPI学习者应用系统PAPIlearnerapplication运用API、编码或与本规范一致的协议的信息技术应用系统.
PAPI学习者记录PAPIlearnerrecord本规范定义的学习者信息的集合.
生成Generate把数据的语义用某种适合数据交换的形式加以表示.
数据集Dataset数据结构的实例.
数据结构Datastructure(1)零个或者多个数据元素的集合数据类型.
(2)零个或者多个数据元素的集合实例.
数据实例Datainstance数据集在某种绑定中被进一步定义、约束和表示.
体验Experience学习者已经或者即将认识的事物和经历.
信息库Repository一个信息集合,包含了数据集以及存储、索引、查找和提取信息的数据访问方法.
信息类型Informationtype在一个特定应用系统领域中的信息种类.
该领域与应用系统的某些使用或管理有关.
学习者Learner在一个学习技术系统中,从事知识或技能获取的个体.
学习者标识符Learneridentifier与学习者相关的符号.
一个学习者可以拥有多个学习者标识符.
关于标识符个数的选择问题,超出本规范的范围.
例如:IEEE1484.
13简单的人的标识符,护照号码,E-mail地址,身份号码,社会保险号.
学习者绩效粒度Learnerperformancegranularity一个学习者绩效信息的相关尺寸,范围或者细节.
学习者绩效记录可以有不同粒度.
例如:课程学习过程中的点击数;每分钟的学习者进度;课程的学分;学期总成绩;专业认证.
学习者实体Learnerentity一个表示集体性学习者的实体,例如:学习团队.
学习者信息Learnerinformation为学习者或学习者实体而设的通用学习技术信息和人的信息的交集.
用户User拥有操作权限的人(或其代理人)或一个与信息技术系统进行交互的自动化系统.
语义Semantics是指从语法到解释域的一个映射.
组织Group分享某些公共属性的一个用户集合.
缩写APIapplicationprogrameinterface应用编程接口IECInternationalElectrotechnicalCommission国际电工技术委员会IEEEInstituteofElectricalandElectronicEngineers电气和电子工程师协会ISOInternationalOrganizationforStandardization国际标准化组织PAPIpublicandprivateinformation公用和私用信息SPMsmallestpermittedmaximum最低峰值概念模型学习者信息与PAPI学习者信息通用学习技术信息、PAPI学习者信息和PAPI学习者扩展之间的相互关系学习者信息是通用学习技术信息的一个子集,包含个人、偏好、绩效、作品集及其它类型学习者信息.
本规范描述了学习者信息的一个特定子集"PAPI学习者信息".
注意:对于八个信息类型中的每一个,本规范描述了一个可广泛实现的实用子集.
本规范没有描述所有可能的学习者信息,而仅包含最少量的必要信息及其扩展能力.
这些信息可满足功能需求并且可移植.
这八种信息类型如下:个人信息是与学习者绩效的量度和记录没有直接联系,主要与管理有关的个人信息.
注意:一般说来,这类信息属于个人隐私,是机密的.
学业信息是与学习者的学习相关的一些简要信息.
管理信息是关于学习者的简要管理信息.
关系信息是描述学习者与其它学习技术系统用户(如老师、代理人和其它学习者)之间关系的信息.
安全信息是有关学习者安全凭证(例如密码、询问/回复,私钥、公钥)的信息.
偏好信息描述可促进人机交互的参数选择.
绩效信息与学习者的简历、当前工作或今后目标有关,由学习技术构件创建和使用以提供最佳的学习体验.
作品集信息是学习者的代表性作品及相关证明的集合,用于描述和证明学习者能力和成就.
应用系统可以扩展或合并这八类信息.
应用系统可以利用数据库的键,把分散的信息类型的信息库联系在一起.
例如:一个学习者个人信息的信息库利用学习者标识与学习者绩效信息的信息库联系在一起.
本规范并不要求这八种信息类型分散,但是许多实现都为了满足安全、管理、调整和系统性能的要求而进行分散存储.
N=个人信息,助记字母是名字"Name"的N.
L=学业信息,助记字母是学习"Learning"的L.
A=管理信息,助记字母是管理"Administration"的A.
R=关系信息,助记字母是关系"Relations"的R,S=安全信息,助记字母是安全"Security"的S.
M=偏好信息,记忆字母是我的配置"Myconfiguration"的M.
G=绩效信息,记忆字母是成绩"Grades"的G.
W=作品集信息,助记字母是成就"Works"的W.
信息类型的原理概况以下要求需要起码八类学习者信息.
IEEE1484.
2.
2,"PAPI学习者基本原理"有更详尽的信息.
以下的每一个主题都代表连续的统一的一系列问题,例如:不仅存在"本地"和"远程"的信息,还有许多等级和变化.
本地和远程.
学习者信息可以根据应用系统或服务系统与学习者的距离分为本地信息与远程信息.
本地信息的特点是在线可用、高性能访问和安全约束较少;远程信息的特点是间或(断续的)可用、低性能访问和安全约束多.
例如:本地校园PAPI服务器可提供本地信息,而远程校园PAPI服务器提供远程信息.
私用和公用.
学习者信息有不同的私用级别或公用级别.
本规范很大程度受用户、院校和互联网对保密性问题的关注所影响.
保密性问题是:"提供什么信息和提供给谁".
例如:个人信息可能是私用信息而偏好信息可能是公用信息;绩效信息有限制性公用和限制性私用之分.

学习体验和其它用途.
为给出改善的或优化的学习体验(如:学习者的学习历史),学习者信息可以分成对学习技术系统有用的信息、必需的信息及其它信息.
优化和改善学习内容的排序是一种改善学习体验的技巧.
例如:绩效信息对改善学习体验是有用的或必需的;个人信息对改善学习体验是非必需的.

内容生成和学习者生成.
学习者信息可以由学习技术系统生成,学习者自己生成,或前两者共同生成,或由其它生成.
例如:绩效信息是利用学习内容生成的;作品集信息是由学习者创建和维护.
信息类型与数据信息库一个信息库可以存储一种或多种信息类型.
一个数据集可以存储一种或多种数据类型.
例1:分散存储:一个一致性实现对每一种信息类型有一个数据信息库:个人信息库、学业信息库、管理信息库、关系信息库、安全信息库、偏好信息库、绩效信息库、作品集信息库.
例2:组合存储:一个一致性实现有一个信息库存放所有PAPI学习者信息.
例如:一个安全管理人员可以允许对"学习者偏好域"(例如:偏好信息)的非限制访问.
而对"学习者个人域"(例如:个人信息)则限制访问.
因此,个人信息是"保密的",而偏好信息是"公开的",但是它们都通过同一个信息库进行访问.